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 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "'''\n",
    "数学基础：概率论与数理统计：\n",
    "1.概率的基本概念:设E是随机试验，S是它的样本空间，对于E的每一事件A赋予一个实数，记为P(A)，称为事件A的概率\n",
    "    1.非负性:P(A)>=0\n",
    "    2.规范性:P(S)=1\n",
    "    3.可\n",
    "\n",
    "'''"
   ]
  },
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   "outputs": [],
   "source": [
    "'''\n",
    "最大似然估计(MLE):\n",
    "最大后验概率估计(MAP)：考虑先验知识\n",
    "    1.在最大后验概率估计中，我们需要最大化P(θ|D),这是后验概率，也把它叫做最大后验概率\n",
    "    2.\n",
    "补充：\n",
    "    1.贝叶斯公式:P(A|B)=P(A)*(P(B|A)/P(B)) \n",
    "        1.要求：A，B相互独立，但现实生活中采集到的信息仍有些许关联，做不到真正的独立\n",
    "        2.BE：贝叶斯估计，可以看作MAP的扩展，但BE估计的是θ的分布，根据分布的均值（期望）来表示θ\n",
    "            1.公式：P(X)\n",
    "        3.贝叶斯框架：pθ(θ)待学习\n",
    "    2.\n",
    "'''"
   ]
  },
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   "source": [
    "'''\n",
    "数学基础：线性代数\n",
    "1.基础知识：\n",
    "    1.行列式：是什么，转秩，共轭，范德蒙行列式\n",
    "    2.矩阵：(加法，数乘，乘法)，(转置，逆矩阵，共轭)\n",
    "    3.向量：线性表示，向量组的线性相关性，向量组的线性表示，向量组的秩与列向量的秩，坐标变换，向量内积，（施密特正交化），正交基和规范正交基\n",
    "    4.线性方程组：克莱姆法则，\n",
    "    5.矩阵的特征值（，特征向量，最小二乘法\n",
    "2.最小二乘法：简便求得未知数据\n",
    "    1.超定方程组：方程个数大于未知量个数，肯定有解，且不唯一\n",
    "    2.结论：\n",
    "'''"
   ]
  },
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "'''\n",
    "基础知识：高等数学\n",
    "1.基础知识：\n",
    "    1.导数：导数的性质，导数与微分表，高阶导数，洛必达法则\n",
    "    2.平面曲线的切线和法线：\n",
    "    3.复合函数、反函数、隐函数的微分 和 隐函数的积分\n",
    "    4.微分中值定理，泰勒公式，拉格朗日中值定理，\n",
    "2.泰勒公式：\n",
    "    1.函数f(x)在x0\n",
    "    5，常用的五种函数的泰勒展开：\n",
    "3.函数的单调性：用于取极值\n",
    "'''"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
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   "source": [
    "'''\n",
    "1.梯度下降：\n",
    "    1.梯度：某一函数\n",
    "    2.梯度下降公式：θ=θ(0)-η*\n",
    "    3.优化思想：用当前位置负梯度方向\n",
    "    4.调优：\n",
    "        1.算法的步长：太大，迭代过快可能错过最优解；太小，迭代过慢，算法无法在短时间内结束\n",
    "        2.\n",
    "    5.\n",
    "'''"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "'''\n",
    "2.牛顿法：\n",
    "    1.牛顿法是...\n",
    "    2.与梯度下降法和牛顿法的区别：\n",
    "'''"
   ]
  }
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   "name": "python"
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